Reconocimiento 4.0 InternacionalHerrera Cárdenas, Pedro FabiánJímenez López, Andrés FernandoSalazar Sánchez, Carlos Alejandro2023-10-242023-10-242022https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/84827ilustraciones, graficas, tablasEn este documento se encuentran los procedimientos experimentales, los resultados y las conclusiones de un proyecto de sistemas multiagentes aplicado a la estimación, gestión y la toma de decisiones para riego de cultivos en los distritos presentes en Boyacá. Para la construcción de este proyecto se plantearon los objetivos de Modelar un agente para el reservorio, obtener un modelo para los cultivos, simular el rendimiento de cultivos con un software especializado, construir un agente de estimación de requerimiento hídrico, y , finalmente, implementar un algoritmo de negociación basado en agentes para el manejo del riego. Para cumplir estos objetivos se planteó crear agentes con variadas técnicas de inteligencia artificial como convolutional neural networks y random forests para realizar las labores de: estimar la cantidad de agua en el embalse La Copa del cual se saca el recurso para las fincas aledañas, estimar el requerimiento hídrico de acuerdo a las condiciones ambientales y del cultivo, calcular la validez de renegociación y ejecutarla usando un algoritmo de consenso y, por último, simular el comportamiento del cultivo con las condiciones de suelo y riego estimados para evidenciar el efecto de las decisiones del sistema en las fincas (Texto tomado de la fuente)Shown in this document are the experimental procedures, the results and conclusions of a project using multiagent systems for estimation, management and decision making for irri gation in crops in the districts of Boyac´ a. For the development of this project the following objectives were created and satisfied: Modeling of a reservoir management agent, obtain ment of crop models, Simulation of crops using specialized software, making of an irrigation estimation agent, and, finally, implementation of an agent based negotiation algorithm for irrigation management. Agents with various techniques of artificial intelligence were designed to complete these objectives doing the following tasks: estimate the quantity of water in La Copa Reservoir from which the water resource is obtained, estimate the water requirement according to the enviromental and crop conditions, estimate the validity of negotiation and execute it and, finally, simulate the crop behaviour with the soil conditions and the calcula ted irrigation profile to show and analize the effect of the system decisions in the crops.x, 81 páginasapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/630 - Agricultura y tecnologías relacionadas::633 - Cultivos de campo y de plantaciónTrabajo de grado - MaestríaUniversidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/info:eu-repo/semantics/openAccessControlEvapotranspiraciónInteligencia artificialRiegoSistemas multiagentesSensado remotoArtificial intelligenceEvapotranspirationIrrigationMultiagent systemsRemote sensingCultivoCultivation